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为了提高系统的性能，他在学校里就带着团队成员优化改进传统波动方程，利用异质介质中的衰减波传导模型，解决了检测精度易受瓜果内部结构影响的问题，并创新深度学习算法，通过构建涵盖市场主要瓜果成熟度、糖度等信息的数据库，让检测范围从单一品种瓜果迈向各类瓜果。

浙江工商大学萨塞克斯人工智能学院AI通信工程专业大三学生位豪是项目负责人，一直以来对瓜果检测技术有着浓厚的兴趣。从小在农村长大的他，对瓜果的生长环境有着深入了解。他发现，瓜果的品种、生长环境等因素都会影响检测的精准度。

浙江工商大学信息与电子工程学院通信工程专业大二学生蔡宇扬是团队的一员。他说，这款装置全称为基于声学共振的瓜果品质检测系统。系统利用特殊的压电传感器发射和接收穿过瓜果的声波，不仅能分析出瓜果的成熟度、糖度、内部缺陷等信息，还能通过算法模型进行分类识别，精确判断瓜果品质。

半导体肓app入口中新网杭州3月29日电 (童笑雨 林晓莹)3月29日，记者从浙江工商大学获悉，该校学生团队用声学信号处理技术研发了一款实时评估瓜果成熟度和甜度的无损测试装置，目前该装置已投入市场试用。

经过数月的艰苦努力和实验验证，团队在2023年3月成功研发出第一代测试装置，并申请了实用新型专利，获得国家级大学生创新项目支持。

据悉，目前该装置已投入市场试用，试验基地在杭州萧山益农沙地绿色纯品瓜果蔬菜实验场。试验结果显示，该装置在分拣过程中与人工检测结果一致。同时，团队还积极联系了多个西瓜种植产区，包括海南、河南，浙江的杭州、湖州、台州、温州等多个西瓜种植产区，收到了十余份试用报告，反馈良好。